139 views
--- title: INFO911 (5e) Segmentation - approches spécifiques type: slide slideOptions: transition: slide progress: true slideNumber: true --- # Segmentation d'image - approches spécifiques ## (Traitement et Analyse d'Image 5e) > > [name=Jacques-Olivier Lachaud][time=Decembre 2020][color=#907bf7] Laboratoire de Mathématiques, Université Savoie Mont Blanc > (Les images peuvent être soumises à des droits d'auteur. Elles sont utilisées ici exclusivement dans un but pédagogique) ###### tags: `info911` Retour à [INFO911 (Main) Traitement et analyse d'image](https://codimd.math.cnrs.fr/s/UE_B59gMy) --- # Approches spécifiques Utiles lorsque vous cherchez des formes particulières dans les images, e.g. imagettes, objets circulaires, droites, cellules, etc. * corrélation croisée (ou template matching) * transformée de Hough * *deformable templates* --- ## Corrélation croisée Méthode simple et assez rapide : où est une imagette $J$ claire dans une image $I$. ==Principe== Si $x,y \in \mathbb{R}^d$, alors $|x \cdot y | \le | x||y|$, max atteint pour $x=y$ Si $J$ ressemble à $I$ autour de $[i_1,j_1]$ alors $I \star J[i_1,j_1]$ sera grand à cet endroit. $$ I \star J[i,j] = I \ast J'[i,j] = \sum_k \sum_l I[i+k,j+l] J[k,l] $$ On normalise le calcul pour avoir un résultat entre -1 et 1 $$ NCC(I,J)[i,j] = \frac{\sum_k \sum_l I[i+k,j+l] J[k,l]}{\sqrt{(\sum_k \sum_l J[k,l]^2) (\sum_k \sum_l I[i+k,j+l]^2)}} $$ --- ## Corrélation croisée (exemple) | Imagette $J$ | $NCC(I,J)$ et maximum trouvé | | -------- | -------- | | ![ncc-imagette](https://codimd.math.cnrs.fr/uploads/upload_b6b9aa15c60f7507f8339916f2462041.png =x220) | ![ncc-result](https://codimd.math.cnrs.fr/uploads/upload_2d3840e0f741c34b03922ae37de2d40b.png =x220) | --- ## Transformée de Hough (v1 en [1959]) :::info Sert à repérer des formes définies analytiquement: droite, cercle, ellipse, ... Utilise l'espace dual des **paramètres** ::: Toutes les droites $(a,b)$ telles que $y = ax+b$ passe par le point $(x,y)$ ! | Primal (points)| Dual (paramètres) | | -------- | -------- | | Points (1/2,4/3), (1,2), (3/2,8/3) | ![](https://codimd.math.cnrs.fr/uploads/upload_5ebd347c7a505b1ecf8b08ba0c787f9a.png =x150) | --- ## Transformée de Hough (repérage des droites) On paramètre les droites en coord. polaire $(\rho,\theta)$: $\rho = x\cos \theta + y \sin \theta$ | Droite paramétrée en polaire | Sinusoïdes dans l'espace dual | | ------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | ![](https://codimd.math.cnrs.fr/uploads/upload_6490e2c72fc91eadbf5f13f321f06527.png =x150) | ![](https://codimd.math.cnrs.fr/uploads/upload_3ad4d6e0a0c41c9580ed9a74a010fc94.png =x150) | --- ## Transformée de Hough (repérage des droites) 1. Détecteur de contour (Canny) ou norme du gradient seuillée => image binaire $B$ 2. $P$: Espace des paramètres $\rho$ entre 0 et M pixels, $\theta$ entre 0° et 360°. 3. On initialise l'image $P$ à 0. 4. Pour tout pixel $(x,y)$ de $B$, tel que $B[x,y] =1$ Pour chaque $\theta$ entre 0° et 360° on ajoute 1 à $P[\theta, x \cos \theta + y \sin \theta]$ 5. Les maxima de $P$ sont des droites significatives de l'image $I$ en entrée. --- ## Transformée de Hough (repérage des droites) | $P[\rho,\theta] \ge 118$ | $P[\rho,\theta] \ge 150$ | | -------- | -------- | | ![hough-lines-118](https://codimd.math.cnrs.fr/uploads/upload_06a09e5a1899b28dc1957ac2536028cf.png =x170) | ![hough-lines-150](https://codimd.math.cnrs.fr/uploads/upload_273ff0b4ed33648889056dae74925c41.png =x170) | :::warning Très sensibles aux paramètres. Post-traitement pour avoir les segments. ::: `video-hough-lines` `video-phough-lines`